基于EVIEWS時(shí)間序列建模及應(yīng)用

1、時(shí)間序列平穩(wěn)時(shí)間序列非平穩(wěn)時(shí)間序列平穩(wěn)白噪聲序列平穩(wěn)非白噪聲序列確定性時(shí)序分析隨機(jī)性時(shí)序分析沒有分析價(jià)值模型擬合（常用ARMA模型）長(zhǎng)期趨勢(shì)循環(huán)波動(dòng)季節(jié)性變化平穩(wěn)性檢驗(yàn)純隨機(jī)性檢驗(yàn)隨機(jī)波動(dòng)ARIMA模型殘差自回歸模型條件異方差模型時(shí)序圖檢驗(yàn)自相關(guān)圖檢驗(yàn) 主觀色彩較強(qiáng)單位根檢驗(yàn)平穩(wěn)非平穩(wěn)有明顯趨勢(shì)或周期性，則為非平穩(wěn)隨著延遲期數(shù)增加，自相關(guān)系數(shù)會(huì)很快衰減向零反之，自相關(guān)系數(shù)衰減向零的速度較慢構(gòu)造檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量大樣本場(chǎng)合大，小樣本場(chǎng)合Q統(tǒng)計(jì)量LB統(tǒng)計(jì)量否則，認(rèn)為該序列為純隨機(jī)序列對(duì)Q統(tǒng)計(jì)量修正若P值非常?。?.05）則認(rèn)為該序列屬于非白噪聲序列檢驗(yàn)結(jié)果（有分析價(jià)值）（無(wú)分析價(jià)值）平穩(wěn)非白噪聲序列預(yù)測(cè)序

2、列將來(lái)的走勢(shì)計(jì)算ACF,PACFARMA模型識(shí)別估計(jì)模型中未知參數(shù)的值模型優(yōu)化模型檢驗(yàn)NY獲得觀察值序列擬合ARMA模型差分運(yùn)算分析結(jié)束平穩(wěn)性檢驗(yàn)白噪聲檢驗(yàn)NYNY表5.1 某國(guó)GNP平減指數(shù)季度資料 1234198089.8991.0791.7993.03198194.495.796.5297.39198298.7299.42100.25101.541983102.95104.75106.53108.741984110.72113.48116.42119.791985122.88124.44126.68128.991986130.12131.3132.89134.991987136.8139

3、.01141.03143.241988145.12148.89152.02155.381989158.6161.85165.12168.051990171.94176.46180.24185.131991190.01193.03197.7201.691992203.98206.77208.53210.271993212.87214.25215.89218.21年/季圖（1.1）圖（1.2）該圖顯示有明顯的長(zhǎng)期趨勢(shì) 自相關(guān)系數(shù)隨延遲期數(shù)的增加，衰減向零的速度相當(dāng)緩慢，且后期有反向遞增趨勢(shì)序列非平穩(wěn)檢驗(yàn)t統(tǒng)計(jì)量的值是0.325604，大于各個(gè)顯著性水平下的臨界值，所以不能拒絕原假設(shè)。也就是說，序列

4、GNP存在單位根，因此，是非平穩(wěn)的。圖（1.3）圖（1.4）時(shí)序圖仍顯示有長(zhǎng)期趨勢(shì)自相關(guān)系數(shù)向零衰減的速度依然較慢一階差分序列仍不平穩(wěn)檢驗(yàn)t統(tǒng)計(jì)量的值是-1.929760，大于各個(gè)顯著性水平下的臨界值，所以不能拒絕原假設(shè)。也就是說，一階差分序列D(GNP)存在單位根，因此，一階差分序列也是非平穩(wěn)的。圖（1.5）圖（1.6） 差分序列在零附近波動(dòng)，無(wú)明顯趨勢(shì)或周期自相關(guān)系數(shù)在零值附近波動(dòng)認(rèn)為2階差分序列平穩(wěn)檢驗(yàn)t統(tǒng)計(jì)量的值是-3.709559，小于各個(gè)顯著性水平下的臨界值，所以拒絕原假設(shè)。也就是說，二階差分序列不存在單位根。二階差分序列平穩(wěn)。 在顯著性水平為0.05的條件下，延遲期數(shù)為6和12時(shí)

5、，Q統(tǒng)計(jì)量的P值均小于0.052階差分序列為非白噪聲序列 結(jié)合前面分析，認(rèn)為該序列為2階差分平穩(wěn)非白噪聲序列，可考慮建立ARIMA模型可以嘗試用ARMA(2,2) ARMA(3,2) ARMA(3,3);也就是說，對(duì)原序列GNP嘗試用ARIMA(2,2,2) ARIMA(3,2,2) ARIMA(3,2,3)進(jìn)行擬合，首先建立ARIMA(2,2,2)如下：C與MA(1)系數(shù)的T檢驗(yàn)顯示：由于P值均大于0.05，故接受原假設(shè)，即二者系數(shù)顯著為零，所以剔除模型ARiMA(2,2,2)：d(gnp,2) ar(1) ar(2) c ma(1) ma(2)ARIMA(2,2,(2) : d(gnp,2

6、) ar(1) ar(2) ma(2)可供選用模型一模型參數(shù)均通過檢驗(yàn)ARIMA(3,2,2):d(gnp,2) ar(1) ar(2) ar(3) ma(1) ma(2)AR(3)系數(shù)未通過檢驗(yàn)，予以剔除結(jié)果和前述模型相同命令為：d(gnp,2) ar(1) ar(2) ar(3) ma(1) ma(2) ma(3)可供選用模型二模型ARIMA(2,2,(2)模型ARIMA(3,2,3)通過對(duì)模型的適用性檢驗(yàn)，左側(cè)擬合模型中的殘差白噪聲檢驗(yàn)顯示延遲6階，12階，18階的殘差序列屬于白噪聲序列，模型ARIMA(2,2,(2)顯著有效，對(duì)序列適應(yīng)性更強(qiáng)。因此，選用該模型作為最終擬合模型。2220.868001ttt（1-B） （1+0.328913B+0.806248B）X2220.868001ttt（1-B） （1+0.328913B+0.806248B ）X 擬合曲線與原序列曲線十分接近，直觀來(lái)看，擬合效果較好！1990年年1月至月至1997年年12月我國(guó)工業(yè)總產(chǎn)值月我國(guó)工業(yè)總產(chǎn)值單位：億元單位：億元